大家好，我是苍何。

不知道大家有没有这种经历：

脑子里明明有个画面，或者一句歌词，但就是死活想不起来名字。

比如，我前两天想搜个电影，脑子里只有个画面：" 一个男的在雨里吃汉堡，旁边还有条狗 "。

我去搜 " 雨里吃汉堡 "，以前出来的全是某快餐店广告，或者天气预报。

那种话到嘴边却说不出来的感觉，真的太憋屈了。

但最近，我发现搜索好像变神了。

不管是搜那种很虚的形容词，还是很具体的某个极其冷门的直播场景，它好像能读心一样，啪一下就给你呈上来了。

那一瞬间，我真的感觉屏幕对面是不是坐了个懂我的活人。

理智告诉我，这背后，一定是技术的迭代。

没错，这依然是我们熟悉的 AI 大模型在搞事情。

最近快手技术团队搞了个大动作，发了两篇硬核论文，公开了他们的新一代工业级搜索技术。

论文地址我放评论区了，感兴趣的可以下载读一读。

名字听起来挺高大上的：UniDex（统一语义倒排） 和 UniSearch（统一生成式搜索）。

这俩名字看着是不是挺劝退？

什么 " 倒排索引 "、" 语义建模 "、" 生成式 "……

这些词堆在一起，就像是把英文字母表重新排列组合了一遍，每个字都认识，连在一起就想关网页。

但不瞒你说，我硬着头皮啃完这 2 篇名为《UniDex: Rethinking Search Inverted Indexing with Unified Semantic Modeling》和《UniSearch: Rethinking Search System with a Unified Generative Architecture》的论文，居然被燃到了。

因为这不仅仅是技术升级，这简直是把搜索系统的地基给扒了重盖。

今天这篇文章，就是想带你用最通俗易懂的方式，扒开这层技术外衣。

看看为什么现在的搜索能比你肚子里的蛔虫还灵，以及快手这波操作到底牛在哪。

第一招：UniDex，给视频发 " 身份证 "

先说这个 UniDex。它的核心任务是：找得准、找得快。

在它出现之前，搜索引擎用了几十年的核心机制叫倒排索引（Inverted Indexing）

这玩意儿是个啥呢？

举个例子，你去了一个巨大的老式图书馆。

以前的管理员（老算法）特别死板，他手里只有一张写着书名关键词的卡片。

你想找一本关于 " 很多水的地方 " 的书，但他手里只有写着 " 海 "、" 河 "、" 湖 " 的卡片。

你搜 " 大海 "，他能找到；但如果你搜 " 很多水的地方 "，他可能就懵圈了。

因为书名里没这几个字，这就叫表面上的词汇重叠限制了能力。

这就导致了两个问题：

笨： 不懂意思，只认字面。

重： 为了能搜到更多词，得设计一大堆同义词扩展、停用词处理等人工规则，维护起来累死人。

而 UniDex，就像是换了一个过目不忘的天才管理员。

他不再死记硬背书名里的字了，他用了一种叫语义建模的方法。

简单说，就是给每一本书（视频）都发了一个 " 语义身份证 "（Semantic ID，简称 SID）。

这个身份证里记的不是字，而是意思。

论文里举了个特别形象的例子："Apple" 。

这个词，可能是水果，可能是苹果公司，甚至可能是一个唱片公司的名字 。

如果一个视频里提到了 Google、Microsoft 和 Apple，虽然没提 " 科技公司 " 这几个字，但 UniDex 一眼就能看出它的语义标签属于 " 科技 " 这一类。也就是会把 Apple 认为是苹果公司。

当你搜相关概念时，虽然字不一样，但 " 身份证 " 是对得上的，它就能给你找出来。

这背后的技术原理叫 "Model-based 倒排索引 " 。

快手直接把地基换了！用模型生成的 " 语义 ID" 彻底取代了传统的 " 关键词 "。

为了做到这一点，他们提出了一种名为 "UniTouch" 的技术，把查询词和视频都变成了离散的 ID。

而且，他们用了一种很聪明的匹配策略叫 "Max-Max"

啥意思呢？

就是一个视频，只要有一个语义侧面跟你的搜索意图对上了，就能被捞出来。

这就像那个天才管理员，只要听到你描述的任何一个特征（比如 " 雨里吃汉堡 "），他就能瞬间反应过来：" 哦！你是要找那个！"

这带来的好处是惊人的。

官方数据显示，UniDex 让倒排系统的响应速度提升了 25% ，而且它还带来了倒排召回视频在精排透出占比提升 25%+ 的增益，这意味着它能比传统倒排多挖掘出四分之一的「漏网之鱼」，让那些原本因为没有关键词匹配而被遗漏的优质内容重见天日。

同时，因为它不再需要存那一大堆乱七八糟的关键词索引，大幅降低了系统存储和计算资源。

这就像原本那个老管理员要戴着老花镜翻半天卡片，现在这个天才管理员扫一眼就给你把书递过来了，而且他还不用占那么大工位。

更绝的是，正如论文中这张对比图所示，它在处理那些平时很难搜准的「长尾」冷门内容时简直是降维打击，直接把结果的稀缺率（RRS）打下来了，让点击率（CTR）蹭蹭往上涨，这效果比优化热门搜索还要显著得多。

第二招：UniSearch，像主厨一样 " 现做 "

再说第二招：UniSearch。

这一招主要用在直播搜索里。

直播搜索有个大难题：它变得太快了。

你在那一秒搜的时候，主播可能刚开始唱歌，下一秒他可能就开始带货了。

传统的搜索是 " 拼接 " 出来的——先召回一堆，再粗排，再精排。

这就像做菜。

老算法是：A 负责买菜，B 负责切菜，C 负责炒菜。

结果 A 买回来的是鱼，B 按牛肉的方法切了，C 按炒青菜的方法炒了。

大家各干各的，最后端出来的菜（搜索结果），味道总差点意思。

而 UniSearch，搞了个真端到端。

它就像是一个全能主厨，从买菜到上桌，一个人（一个模型）全包了。

它把 " 视频编码 " 和 " 搜索生成 " 放在一个框架里训练。

当你输入搜索词，UniSearch 不是去仓库里翻找，而是直接生成出它认为最适合你的那个直播间的语义 ID，紧接着通过动态 Trie 树索引找到对应直播间。

这就更神了。

为了让这个主厨更懂食客口味，快手还引入了强化学习。

简单说，就是根据用户的真实反馈（看了多久、有没有进直播间），实时调整主厨的手艺。

效果也是立竿见影：近 2 年最大直播间进间数收益（+3.31%），标志着直播搜索质量的有效提升。

他们也对进间次数进行了下探，发现 58.73% 的提升来自新用户，占总增量一半以上。这表明 UniSearch 返回的结果对不熟悉平台的新用户具有更强的吸引力，具有潜在的拉新能力。

这也意味着，AI 真的帮用户发现了他们当下最想看的那个直播间。

这意味着什么？

这一套组合拳打下来，我最大的感受是：

工业级搜索，正在经历一场去文字化的革命。

以前我们认为搜索就是 " 字 " 对 " 字 " 的匹配。

但快手这套 UniDex & UniSearch 告诉我们，搜索的本质是 " 意图 " 对 " 内容 " 的共鸣。

而且，越是那种长尾的、冷门的、以前很难搜出来的东西，UniDex 和 UniSearch 的提升效果越明显。

数据显示，对于那些极少被搜到的 " 长尾查询 "，UniDex 的相关性结果稀缺率大幅下降，点击率显著提升。

也就是说，不管你搜的东西多偏门，它都能懂你。

对于我们普通用户来说：

那种 " 搜了个寂寞 " 的时刻会越来越少。

你不用再费尽心思去想 " 关键词 " 了，你只需要表达你的想法。

哪怕是很抽象的描述，算法也能通过语义 ID 精准定位到你想要的内容。

对于行业来说：

这是一次教科书级别的降本增效示范。

大家都在喊 AI 落地，但很多时候 AI 是锦上添花甚至画蛇添足，增加了成本却没带来多少收益。

但快手证明了，把底层的地基用 AI 重构，不仅能让系统跑得快 25%（降本），还能实打实地带来业务增长（增效）。

这才是真正的工业级——不是 PPT 上的炫技，而是真金白银的效率提升。

我发现很多人总觉得 AI 大模型离自己很远。

但其实，它正在悄悄渗透进我们每一次 " 下拉刷新 "、每一次 " 点击搜索 " 里。

没有这些算法的进化，在信息爆炸的今天，我们面对的可能不是丰富，而是混乱。

最后，你可以再回头，看看文章开头那个让你云里雾里的技术名词。

结合我今天的大白话拆解，是不是感觉，好像，也没那么天书了？

懂了的朋友，评论区扣个 1，让我看看这届读者的含金量。

如果还有哪里不明白，我们在评论区继续聊 ~

技术虽然高冷，但它的终点，永远是更好的体验。